基于復二次分割和復頻域特征的植物葉片識別算法研究
【學位單位】:安徽大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TP391.41;Q949
【部分圖文】:
安徽大學碩士學位論文?基于復二次分割和復頻域特征的植物葉片識別算法研宄??第二章植物葉片識別的基本理論與方法??植物識別的基本過程主要包含4個部分:獲取圖像、圖像預處理、特征提取、??分類識別。本文的處理對象是植物葉片圖像,那么首先要進行的是圖像輸入;然??后針對輸入的圖像進行預處理,包括圖像顏色空間的選取、圖像分割、圖像去噪、??圖像增強、圖像灰度化、圖像二值化等;預處理完成后,根據(jù)不同的特征要求,??提取圖像的特征,對原始特征進一步處理得到目標特征;最后將所有植物圖片得??到的特征輸入選擇的分類器中進行訓練和測試,調整參數(shù),得到最好的訓練模型,??再對輸入圖像進行識別W。有關植物葉片識別的主要步驟如圖2-1所示:??
第二章植物葉片識別的基本理論與方法??和B(藍)三個分量組成,在三維空間中的三個分量分別有三個軸與之對應[3]。RGB??顏色空間的立體模型如圖2-2所示。??B??1?L??藍色(0,0,1)?青色??品紅??I?白色??I??I??黑色?|?(0,1,0)??/? ̄??G??/?(〇,〇,〇)?/?綠色??fi.o?乎?IX??色?黃色??R??圖2-2?RGB顏色空間立體模型??Fig.2-2?Color?space?stereoscopic?model?of?RGB??從圖中可以看出RGB顏色空間立體模型是一個立方體,R、G、B分別表示??紅色、綠色、藍色三個顏色坐標軸,兩兩保持垂直。通過這三種基本顏色,調節(jié)??每種顏色的比例,可以混合表示各種其他的顏色。立方體內部或者表面上分布著??各種顏色的點,原點(〇.〇,〇)表示黑色,(1丄1)表示白色
第二章植物葉片識別的基本理論與方法??和B(藍)三個分量組成,在三維空間中的三個分量分別有三個軸與之對應[3]。RGB??顏色空間的立體模型如圖2-2所示。??B??1?L??藍色(0,0,1)?青色??品紅??I?白色??I??I??黑色?|?(0,1,0)??/? ̄??G??/?(〇,〇,〇)?/?綠色??fi.o?乎?IX??色?黃色??R??圖2-2?RGB顏色空間立體模型??Fig.2-2?Color?space?stereoscopic?model?of?RGB??從圖中可以看出RGB顏色空間立體模型是一個立方體,R、G、B分別表示??紅色、綠色、藍色三個顏色坐標軸,兩兩保持垂直。通過這三種基本顏色,調節(jié)??每種顏色的比例,可以混合表示各種其他的顏色。立方體內部或者表面上分布著??各種顏色的點,原點(〇.〇,〇)表示黑色,(1丄1)表示白色
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